# 使用示例脚本

import requests
import json

import crawler
from crawler import WebContentCrawler

# # 搜索接口示例
# search_response = requests.post('http://localhost:8000/search', json={
#     'query': '2024年全球经济发展趋势'
# })

# # 打印搜索响应内容
# print("搜索响应状态码:", search_response.status_code)
# print("搜索响应内容:", search_response.json())


# # 带搜索的对话接口示例
# chat_response = requests.post('http://localhost:8000/chat', json={
#     'query': '2024年全球经济发展趋势',
#     'model': 'qwen:7b'
# })

url = "https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=AIzaSyAr5OkcqVi1AfaF9_veGsGLoPtpPSXwgn8&q=2024年全球经济发展趋势&cx=a12d7b1ae2d2f4dae&start=1&num=3&fileType=html htm"
response = requests.get(url);
# 解析返回的JSON数据
search_data = response.json()

# 打印状态码和响应内容
print("响应状态码:", response.status_code)
# print("完整响应内容:")
# print(json.dumps(search_data, indent=2, ensure_ascii=False))


search_results = []

# 提取并打印搜索结果
if 'items' in search_data:
    print("\n搜索结果:")
    for idx, item in enumerate(search_data['items'], 1):
        print(f"{idx}. 标题: {item.get('title', '无标题')}")
        print(f"   链接: {item.get('link', '无链接')}")
        print(f"   摘要: {item.get('snippet', '无摘要')}\n")
        vo  =         {
            'title': item.get('title', '无标题'),
            'link': item.get('link', '无链接'),
            'snippet': item.get('snippet', '无摘要')
        }
        # 将vo添加到search_results中
        search_results.append(vo)
else:
    print("未找到相关搜索结果")

crawler = WebContentCrawler()
# 处理搜索结果
enhanced_results = crawler.process_search_results(search_results)
# 生成增强提示词
enhanced_prompt = crawler.enhance_ollama_search_prompt('2024年全球经济发展趋势', enhanced_results)

print(enhanced_prompt)